Detección de ataques distribuidos de denegación de servicios en servidores web utilizando algoritmos de Machine Learning - Huaman Guerrero, Lili Yanina (2024)
Los ataques DDoS, representan una amenaza significativa en el campo de la ciberseguridad, debido a su capacidad para interrumpir servicios legítimos y causar daños financieros y reputacionales. Estos ataques se efectúan al comprometer múltiples dispositivos que envían tráfico masivo para saturar los sistemas. A pesar de los avances en las tecnologías de protección y en las técnicas de mitigación, estos ataques siguen evolucionando y presentan desafíos constantes para la seguridad. Las técnicas de machine learning, como XGBoost , AdaBoost y perceptrón multicapa, se emplean se utilizan para mitigar y detener estos ataques. El perceptrón multicapa ha mostrado una alta precisión, alcanzando el 91,2%, mientras que otros modelos también ofrecen buenos resultados, pero con algunas limitaciones. La implementación de filtros adaptativos y estrategias de defensa en capas ha sido efectiva para reducir el tráfico de ataque y limitar el daño colateral. Eventos recientes, como el ataque DDoS a CloudFlare en 2023, que superó los 71 millones de solicitudes por segundo, demuestran la creciente sofisticación de estos ataques. A pesar de las medidas adoptadas, incluyendo modelos matemáticos y técnicas de aprendizaje automático para detectar ataques con alta precisión, la amenaza sigue siendo un desafío. Para enfrentar y mitigar los ataques DDoS de manera efectiva, es crucial combinar técnicas avanzadas de aprendizaje automático con estrategias de defensa en capas.